จดจำจุดสังเกตได้อย่างปลอดภัยด้วย Cloud Vision โดยใช้การตรวจสอบสิทธิ์และฟังก์ชันของ Firebase บน Android

หากต้องการเรียกใช้ Google Cloud API จากแอป คุณต้องสร้าง REST API ระดับกลางที่จัดการการให้สิทธิ์และปกป้องค่าลับ เช่น คีย์ API จากนั้นคุณต้องเขียนโค้ดในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่เพื่อตรวจสอบสิทธิ์และสื่อสารกับบริการสื่อกลางนี้

วิธีหนึ่งในการสร้าง REST API นี้คือการใช้ Firebase Authentication และ Functions ซึ่งจะให้เกตเวย์แบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่มีการจัดการสำหรับ Google Cloud API ที่จัดการการตรวจสอบสิทธิ์และเรียกใช้ได้จากแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ด้วย SDK ที่สร้างขึ้นล่วงหน้า

คู่มือนี้จะแสดงวิธีใช้เทคนิคนี้เพื่อเรียกใช้ Cloud Vision API จากแอปของคุณ วิธีนี้จะอนุญาตให้ผู้ใช้ที่ผ่านการตรวจสอบสิทธิ์ทุกคนเข้าถึงบริการแบบชําระเงินของ Cloud Vision ผ่านโปรเจ็กต์ Cloud ของคุณ ดังนั้นโปรดพิจารณาว่ากลไกการตรวจสอบสิทธิ์นี้เพียงพอกับกรณีการใช้งานของคุณหรือไม่ก่อนดําเนินการต่อ

ก่อนเริ่มต้น

กำหนดค่าโปรเจ็กต์

  1. เพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Android หากยังไม่ได้ดำเนินการ

  2. หากยังไม่ได้เปิดใช้ API ที่อยู่ในระบบคลาวด์สําหรับโปรเจ็กต์ ให้ทําดังนี้

    1. เปิดFirebase ML หน้า API ของคอนโซล Firebase

    2. หากยังไม่ได้อัปเกรดโปรเจ็กต์เป็นแพ็กเกจราคา Blaze ให้คลิกอัปเกรด (ระบบจะแจ้งให้คุณอัปเกรดเฉพาะในกรณีที่โปรเจ็กต์ไม่ได้อยู่ในแพ็กเกจ Blaze)

      เฉพาะโปรเจ็กต์ระดับ Blaze เท่านั้นที่ใช้ API บนระบบคลาวด์ได้

    3. หากยังไม่ได้เปิดใช้ API ที่อยู่ในระบบคลาวด์ ให้คลิกเปิดใช้ API ที่อยู่ในระบบคลาวด์
  3. กำหนดค่าคีย์ Firebase API ที่มีอยู่เพื่อไม่ให้สิทธิ์เข้าถึง Cloud Vision API โดยทำดังนี้
    1. เปิดหน้าข้อมูลเข้าสู่ระบบของ Cloud Console
    2. สําหรับคีย์ API แต่ละรายการในรายการ ให้เปิดมุมมองการแก้ไข และในส่วนข้อจํากัดของคีย์ ให้เพิ่ม API ทั้งหมดที่ใช้ได้ยกเว้น Cloud Vision API ลงในรายการ

ทำให้ฟังก์ชันที่เรียกใช้ได้ใช้งานได้

จากนั้นให้ทําให้ Cloud Function ที่คุณจะใช้เป็นบริดจ์ระหว่างแอปกับ Cloud Vision API ใช้งานได้ ที่เก็บข้อมูล functions-samples มีตัวอย่างที่คุณใช้ได้

โดยค่าเริ่มต้น การเข้าถึง Cloud Vision API ผ่านฟังก์ชันนี้จะอนุญาตให้มีเพียงผู้ใช้ที่ผ่านการตรวจสอบสิทธิ์ของแอปเท่านั้นที่เข้าถึง Cloud Vision API ได้ คุณสามารถแก้ไขฟังก์ชันตามข้อกําหนดที่แตกต่างกันได้

วิธีทำให้ฟังก์ชันใช้งานได้

  1. โคลนหรือดาวน์โหลด functions-samples repo และเปลี่ยนเป็นไดเรกทอรี Node-1st-gen/vision-annotate-image 
    git clone https://github.com/firebase/functions-samples
cd Node-1st-gen/vision-annotate-image
  2. ติดตั้งการอ้างอิง 
    cd functions
npm install
cd ..
  3. หากไม่มี Firebase CLI ให้ติดตั้ง
  4. เริ่มต้นโปรเจ็กต์ Firebase ในไดเรกทอรี vision-annotate-image เมื่อได้รับข้อความแจ้ง ให้เลือกโปรเจ็กต์ในรายการ 
    firebase init
  5. ทำให้ฟังก์ชันใช้งานได้โดยทำดังนี้ 
    firebase deploy --only functions:annotateImage

เพิ่ม Firebase Auth ไปยังแอป

ฟังก์ชันที่เรียกใช้ได้ซึ่งติดตั้งใช้งานด้านบนจะปฏิเสธคําขอจากผู้ใช้ที่ไม่ได้ตรวจสอบสิทธิ์ของแอป คุณจะต้องเพิ่ม Firebase Auth ลงในแอป หากยังไม่ได้ดำเนินการ

เพิ่มการพึ่งพาที่จำเป็นลงในแอป

  • เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี Cloud Functions for Firebase (ไคลเอ็นต์) และ gson ของ Android ลงในไฟล์ Gradle ของโมดูล (ระดับแอป) (โดยปกติจะเป็น <project>/<app-module>/build.gradle.kts หรือ <project>/<app-module>/build.gradle) 
    implementation("com.google.firebase:firebase-functions:21.1.0")
implementation("com.google.code.gson:gson:2.8.6")

    • 1. เตรียมรูปภาพอินพุต

    รูปภาพต้องอยู่ในรูปแบบสตริงที่เข้ารหัส Base64 จึงจะเรียกใช้ Cloud Vision ได้ วิธีประมวลผลรูปภาพจาก URI ของไฟล์ที่บันทึกไว้
    1. รับรูปภาพเป็นออบเจ็กต์ Bitmap

      Kotlin

      var bitmap: Bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(contentResolver, uri)

      Java

      Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(getContentResolver(), uri);
    2. คุณอาจปรับขนาดรูปภาพให้เล็กลงเพื่อประหยัดแบนด์วิดท์ก็ได้ ดู ขนาดรูปภาพที่แนะนำของ Cloud Vision

      Kotlin

      private fun scaleBitmapDown(bitmap: Bitmap, maxDimension: Int): Bitmap {
    val originalWidth = bitmap.width
    val originalHeight = bitmap.height
    var resizedWidth = maxDimension
    var resizedHeight = maxDimension
    if (originalHeight > originalWidth) {
        resizedHeight = maxDimension
        resizedWidth =
            (resizedHeight * originalWidth.toFloat() / originalHeight.toFloat()).toInt()
    } else if (originalWidth > originalHeight) {
        resizedWidth = maxDimension
        resizedHeight =
            (resizedWidth * originalHeight.toFloat() / originalWidth.toFloat()).toInt()
    } else if (originalHeight == originalWidth) {
        resizedHeight = maxDimension
        resizedWidth = maxDimension
    }
    return Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, resizedWidth, resizedHeight, false)
}

      Java

      private Bitmap scaleBitmapDown(Bitmap bitmap, int maxDimension) {
    int originalWidth = bitmap.getWidth();
    int originalHeight = bitmap.getHeight();
    int resizedWidth = maxDimension;
    int resizedHeight = maxDimension;

    if (originalHeight > originalWidth) {
        resizedHeight = maxDimension;
        resizedWidth = (int) (resizedHeight * (float) originalWidth / (float) originalHeight);
    } else if (originalWidth > originalHeight) {
        resizedWidth = maxDimension;
        resizedHeight = (int) (resizedWidth * (float) originalHeight / (float) originalWidth);
    } else if (originalHeight == originalWidth) {
        resizedHeight = maxDimension;
        resizedWidth = maxDimension;
    }
    return Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, resizedWidth, resizedHeight, false);
}

      Kotlin

      // Scale down bitmap size
bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640)

      Java

      // Scale down bitmap size
bitmap = scaleBitmapDown(bitmap, 640);
    3. แปลงออบเจ็กต์บิตแมปเป็นสตริงที่เข้ารหัส Base64 โดยทำดังนี้

      Kotlin

      // Convert bitmap to base64 encoded string
val byteArrayOutputStream = ByteArrayOutputStream()
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, byteArrayOutputStream)
val imageBytes: ByteArray = byteArrayOutputStream.toByteArray()
val base64encoded = Base64.encodeToString(imageBytes, Base64.NO_WRAP)

      Java

      // Convert bitmap to base64 encoded string
ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, byteArrayOutputStream);
byte[] imageBytes = byteArrayOutputStream.toByteArray();
String base64encoded = Base64.encodeToString(imageBytes, Base64.NO_WRAP);
      4. รูปภาพที่แสดงโดยออบเจ็กต์ Bitmap ต้องตั้งตรงโดยไม่จำเป็นต้องหมุนเพิ่มเติม

    2. เรียกใช้ฟังก์ชันที่เรียกใช้ได้เพื่อจดจำจุดสังเกต

    หากต้องการจดจำจุดสังเกตในรูปภาพ ให้เรียกใช้ฟังก์ชันที่เรียกใช้ได้ โดยส่งคำขอ JSON Cloud Vision

    1. ก่อนอื่น ให้เริ่มต้นอินสแตนซ์ของ Cloud Functions โดยทำดังนี้

      Kotlin 

      private lateinit var functions: FirebaseFunctions
// ...
functions = Firebase.functions

      Java 

      private FirebaseFunctions mFunctions;
// ...
mFunctions = FirebaseFunctions.getInstance();

    2. กำหนดวิธีการเรียกใช้ฟังก์ชัน

      Kotlin 

      private fun annotateImage(requestJson: String): Task<JsonElement> {
    return functions
        .getHttpsCallable("annotateImage")
        .call(requestJson)
        .continueWith { task ->
            // This continuation runs on either success or failure, but if the task
            // has failed then result will throw an Exception which will be
            // propagated down.
            val result = task.result?.data
            JsonParser.parseString(Gson().toJson(result))
        }
}

      Java 

      private Task<JsonElement> annotateImage(String requestJson) {
    return mFunctions
            .getHttpsCallable("annotateImage")
            .call(requestJson)
            .continueWith(new Continuation<HttpsCallableResult, JsonElement>() {
                @Override
                public JsonElement then(@NonNull Task<HttpsCallableResult> task) {
                    // This continuation runs on either success or failure, but if the task
                    // has failed then getResult() will throw an Exception which will be
                    // propagated down.
                    return JsonParser.parseString(new Gson().toJson(task.getResult().getData()));
                }
            });
}

    3. สร้างคําขอ JSON ที่มีประเภท LANDMARK_DETECTION

      Kotlin 

      // Create json request to cloud vision
val request = JsonObject()
// Add image to request
val image = JsonObject()
image.add("content", JsonPrimitive(base64encoded))
request.add("image", image)
// Add features to the request
val feature = JsonObject()
feature.add("maxResults", JsonPrimitive(5))
feature.add("type", JsonPrimitive("LANDMARK_DETECTION"))
val features = JsonArray()
features.add(feature)
request.add("features", features)

      Java 

      // Create json request to cloud vision
JsonObject request = new JsonObject();
// Add image to request
JsonObject image = new JsonObject();
image.add("content", new JsonPrimitive(base64encoded));
request.add("image", image);
//Add features to the request
JsonObject feature = new JsonObject();
feature.add("maxResults", new JsonPrimitive(5));
feature.add("type", new JsonPrimitive("LANDMARK_DETECTION"));
JsonArray features = new JsonArray();
features.add(feature);
request.add("features", features);

    4. สุดท้าย ให้เรียกใช้ฟังก์ชันดังนี้

      Kotlin 

      annotateImage(request.toString())
    .addOnCompleteListener { task ->
        if (!task.isSuccessful) {
            // Task failed with an exception
            // ...
        } else {
            // Task completed successfully
            // ...
        }
    }

      Java 

      annotateImage(request.toString())
        .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<JsonElement>() {
            @Override
            public void onComplete(@NonNull Task<JsonElement> task) {
                if (!task.isSuccessful()) {
                    // Task failed with an exception
                    // ...
                } else {
                    // Task completed successfully
                    // ...
                }
            }
        });

    3. ดูข้อมูลเกี่ยวกับจุดสังเกตที่ระบบจดจำได้

    หากการดําเนินการจดจําสถานที่สำคัญสําเร็จ ระบบจะแสดงผลการตอบกลับ JSON ของ BatchAnnotateImagesResponse ในผลลัพธ์ของงาน แต่ละออบเจ็กต์ในอาร์เรย์ landmarkAnnotations แสดงถึงจุดสังเกตที่ระบบจดจำได้ในรูปภาพ สำหรับจุดสังเกตแต่ละจุด คุณจะได้รับพิกัดขอบเขตในรูปภาพอินพุต ชื่อจุดสังเกต ละติจูดและลองจิจูด รหัสเอนทิตี Knowledge Graph (หากมี) และคะแนนความเชื่อมั่นของการจับคู่ เช่น

    Kotlin 

    for (label in task.result!!.asJsonArray[0].asJsonObject["landmarkAnnotations"].asJsonArray) {
    val labelObj = label.asJsonObject
    val landmarkName = labelObj["description"]
    val entityId = labelObj["mid"]
    val score = labelObj["score"]
    val bounds = labelObj["boundingPoly"]
    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (loc in labelObj["locations"].asJsonArray) {
        val latitude = loc.asJsonObject["latLng"].asJsonObject["latitude"]
        val longitude = loc.asJsonObject["latLng"].asJsonObject["longitude"]
    }
}

    Java 

    for (JsonElement label : task.getResult().getAsJsonArray().get(0).getAsJsonObject().get("landmarkAnnotations").getAsJsonArray()) {
    JsonObject labelObj = label.getAsJsonObject();
    String landmarkName = labelObj.get("description").getAsString();
    String entityId = labelObj.get("mid").getAsString();
    float score = labelObj.get("score").getAsFloat();
    JsonObject bounds = labelObj.get("boundingPoly").getAsJsonObject();
    // Multiple locations are possible, e.g., the location of the depicted
    // landmark and the location the picture was taken.
    for (JsonElement loc : labelObj.get("locations").getAsJsonArray()) {
        JsonObject latLng = loc.getAsJsonObject().get("latLng").getAsJsonObject();
        double latitude = latLng.get("latitude").getAsDouble();
        double longitude = latLng.get("longitude").getAsDouble();
    }
}